Современные методы нейросетевого исследования
Обзор нейросетевого метода обработки данных, который автоматизирует процесс представления знаний и способствует сокращению времени разработки. Выбор архитектуры, процесс обучения нейронной сети. Элементы теории нечетких множеств. Система нечеткого вывода.
Подобные документы
Разработка нейросетевого алгоритма управления гексаподом на базе каскадной нейронной сети и исследование программного кода алгоритма на процессорах ARM архитектуры. Механизм космического назначения с параллельной кинематикой на базе платформы Стюарта.
статья, добавлен 18.01.2021Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017Основная задача обучения единичной нейросети. Предобработка данных, выбор примеров в обучающую выборку. Схемы экстраполяции и оценивания предельных значений эффектов. Растущие нейронные сети, коллективы нейросетей. Сущность гибридных алгоритмов.
статья, добавлен 08.02.2013Фишинг как одна из главных причин взлома учетной записи в социальной сети. Развитие технологий машинного обучения - причина их активного применения в различных областях. Разработка алгоритма для получения набора данных для обучения нейронной сети.
статья, добавлен 09.05.2022Изучение подходов к нормализации обучающего множества нейронной сети. Анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, их основные в преимущества и недостатки. Разработка нового конструктивного метода обучения на основе нейтронной сети.
статья, добавлен 26.04.2019Постановка проблемы автоматизированного обучения и контроля знаний. Изучение метода оценки знаний обучаемого с учетом времени, затраченного на решение данного задания с использованием математического аппарата, теории нечетких множеств и нечеткой логики.
статья, добавлен 23.10.2010Изучение особенностей и принципов создания нейросетевых алгоритмов обработки данных и реализацией этих алгоритмов на персональных компьютерах. Описание технологии нейросетевого производства явных знаний из данных. Проблема "бесструктурного параллелизма".
материалы конференции, добавлен 08.02.2013Обзор решений в области разработки идентификационных систем. Способы хранения данных. Методы искусственного интеллекта и алгоритмы распознавания лиц. Архитектура веб-приложения. Процесс обработки фотографии. Особенности реализации программной системы.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Рассмотрение положений теории нейронных сетей, анализ разнообразия их архитектур. Методы и алгоритмы предварительной обработки данных. Моделирование структуры нейросети. Разработка алгоритмов обучения нейронной сети для уменьшения ошибки тестирования.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Предложен формальный алгоритм построения полносвязной части нейросетевого классификатора. Описаны подходы к подбору гиперпараметров. При использовании данного алгоритма удалось снизить общее количество настраиваемых параметров полносвязной нейронной сети.
статья, добавлен 02.04.2019Использование нейросетевого моделирования для исследования зависимости климатических параметров планеты Земля от орбитальных параметров, приходящей солнечной радиации. Интервальные нейронные сети, реализация алгоритмов прогнозирования временных рядов.
дипломная работа, добавлен 06.07.2016Погружение структурной модели в пространство рецепторных и аксоновых полей - процесс, порождающий топологическую модель нейронной сети, по которой можно реализовать адаптивный алгоритм обработки данных. Сущность регуляризации параметров алгоритма.
статья, добавлен 10.05.2022Понятие нечеткого алгоритма как инструмента для приближенного анализа сложных систем и процессов принятия решения. Алгебраическое произведение и алгебраическая сумма нечетких множеств. Анализ операций нечетких множеств, их аналогия с обычной алгеброй.
лекция, добавлен 09.10.2013Общее понятие данных. Процедуры обработки данных в зависимости от видов представления данных. Организационные формы использования информационных технологий при обработке данных. Особенности и технологический процесс обработки экономической информации.
курсовая работа, добавлен 08.05.2014Характеристика процесса построения простейшей нейронной сети в пакете neuralnet. Анализ алгоритма подготовки данных на примере набора данных iris. Описание процесса обучения нейронной сети. Оценка качества классификации данных полученной нейронной сетью.
статья, добавлен 28.10.2020Кредитные отношения как один из наиболее важных аспектов современной экономической деятельности. Основные проблемы экономики, решаемые посредством технологий интеллектуального анализа данных. Теоретическое обоснование нейросетевого моделирования.
курсовая работа, добавлен 14.07.2016- 17. Система обработки изображений при диагностике наследственных заболеваний по методу дерматоглифики
Алгоритмы компьютерной обработки изображений, позволяющие существенно повысить скорость проведения диагностики сахарного диабета на основе дерматоглифического исследования. Элементы программного обеспечения системы. Результат обучения нейронной сети.
автореферат, добавлен 02.07.2018 - 18. Программа нечеткого вывода, построенная с использованием генетических алгоритмов и знаний экспертов
Представление реализации системы нечеткого вывода с использованием генетических алгоритмов и экспертных знаний. Использование мнений экспертов, выраженных в виде правил. Возможность по выделению первичных данных из файла путем применения алгоритма.
дипломная работа, добавлен 27.08.2016 Подсистема приобретения знаний. Программная компонента экспертных систем, реализующая процесс ее рассуждений на основе базы знаний и рабочего множества. Прямой и обратный порядок вывода. Истинность или ложность факта, входящего в условие правила.
лекция, добавлен 16.10.2013Методика выбора нейронной сети для решения задач регрессионного анализа многомерных данных. Оценка эффективности выбранной нейросети при решении задачи аппроксимации зашумленных данных. Результаты моделирования прочностных характеристик металла шва.
статья, добавлен 27.05.2018Обзор и анализ методов представления знаний. Выбор программных средств, критерии создания и процесс разработки онтологий. Определение ограничений слотов. Модель онтологии "Умный дом". Построение информационной модели предметной области интернета вещей.
дипломная работа, добавлен 28.08.2018Система регулирования объектов энергетики. Исследование способа обучения нейронной сети для блока автонастройки. Снижение энергоэффективности объектов и систем. Сравнение систем регулирования с ПИД-регулятором, с ПИД-регулятором и блоком автонастройки.
статья, добавлен 06.09.2021Базовая архитектура систем нечеткого вывода. Активизация или композиция подзаключений в нечетких правилах продукций. Понятие фаззификации, агрегирования, аккумуляции и активизации. Формирование базы правил. Фаззификация лингвистических переменных.
курсовая работа, добавлен 09.11.2017Основы нечеткой логики. Аппарат теории нечетких множеств. Методы построения функций принадлежности нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами. Наглядное представление операций над нечеткими множествами. Нечеткая и лингвистическая переменные.
реферат, добавлен 19.06.2010- 25. Базы знаний
Хранение знаний для обработки программами и достижения подобия человеческого интеллекта. Использование теории представления знаний из когнитологии. Назначение и функции баз знаний. Традиционные языки программирования. Механизм логического вывода.
реферат, добавлен 29.04.2015